Video-Bench

用AI自动给视频生成模型打分,快速比出谁更强

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 3 🐛 待处理 1 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 82
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源基准测试项目,Apache-2.0许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

Video-Bench 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队Video-Bench
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源基准测试项目,Apache-2.0许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型human-annotation,human-preference,large-language-models,llm,multimodal-large-language-models,preference-alignment,sora,text-to-video,video-evaluation,video-generation,video-generation-evaluation,video-understanding
GitHub 星标★ 82
上线时间2024-12-09 00:00:00
代码更新2025-06-09
仓库体积10.4 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

Video-Bench 是一个视频生成领域的评测基准项目,旨在系统评估视频生成模型的质量。它解决的核心问题是:当前视频生成模型(如Sora类模型)缺乏统一、客观的评测标准,人工评估成本高且主观性强。项目利用多模态大语言模型(MLLM)和人类偏好标注,构建了一套自动化的评测流程,能够从多个维度(如时序一致性、运动合理性、文本-视频对齐等)对生成的视频进行打分和排序。其核心能力包括:设计细粒度的评测指标、提供大规模的人类偏好数据集、并支持与LLM结合进行自动化评估,从而帮助研究者快速比较不同模型的优劣,推动视频生成技术的迭代优化。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 82

核心亮点

  • 引入多模态大模型自动评测,大幅降低人工评估成本
  • 覆盖时序、运动、语义对齐等多维度指标,评估更全面
  • 提供人类偏好标注数据,增强评测结果的可信度

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖MLLM评测,可能受模型自身偏见影响

适用场景

  • 研究机构对比不同视频生成模型的性能
  • 开发者优化自家视频生成模型时的定向调优
  • 学术论文中作为标准基准引用

替代项目

VBench、EvalCrafter、T2V-CompBench

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